深度学习Trick——用权重约束减轻深层网络过拟合|附(Keras)实现代码
在深度学习中，批量归一化（batch normalization）以及对损失函数加一些正则项这两类方法，一般可以提升模型的性能。这两类方法基本上都属于权重约束，用于减少深度学习神经网络模型对训练数据的过拟合，并改善模型对新数据的性能。 ...
《深度学习导论及案例分析》一1.2深层网络的特点和优势
####本节书摘来自华章出版社《深度学习导论及案例分析》一书中的第1章，第1.2节，作者李玉鑑 张婷，更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。 1.2深层网络的特点和优势 神经网络由许多简单的、互连的称为神经元的处理器组成。每一个神经元产生一系列的实值激活［73］，其中输入神经元通过传...
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